人工知能ツールは、医師が侵襲性脳腫瘍を迅速に検出するのを助けます

脳がんの上級研究員であるクンシンユー。(写真;ツイッター @HarfordDBMI)

ジャカルタ - 人工知能(AI)ツールが、攻撃的な脳腫瘍と戦う際に医師を支援するために登場しました。このツールは、手術中にガイダンスを提供する重要な特性を特定するのに役立ちます。

結晶病理学評価およびレビューマシン(Charm)は、攻撃的な脳腫瘍の一種であるグレオマの遺伝的プロファイルを特定するために画像を効率的に分析する洗練されたツールです。現在、このプロセスには数日または数週間かかります。Medの7月7日のレポートの上級著者であるKun-Hsing Yuは、外科医が手術を導くために詳細な診断に頼っていると説明しました。

このツールの精度は現在の遺伝子検査には匹敵しませんが、腫瘍プロファイルをすばやく予測できます。Yu氏によると、この迅速な分析により、医師は追加の手術をスケジュールして実行することなく適切な治療を継続できるため、貴重な時間を節約できます。

さらに、シャームは悪性腫瘍細胞と良性腫瘍細胞を区別し、腫瘍悪性腫瘍のレベルを決定することができます。これは、手術中に人間の病理学者が通常行う評価です。しかし、Yuによると、シャームは10〜15分待つ必要性、または手術中に待機する準備ができている病理学者の存在を排除することができます。

グリオブラストマ、特にグリオブラストマとして知られる攻撃性タイプは重大な脅威であり、未治療の症例は6ヶ月以内に死を引き起こす。残念ながら、アメリカ神経外科医協会によると、2年目以上生き残ったグリオブラストマと診断されたのは個人わずか17%でした。

Yuと彼のチームは、脳術サンプル画像を使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングし、患者の診断でその正確性を検証しました。シャームは、他のAIシステムよりも腫瘍の遺伝的プロファイルを特定するのに優れています。

グレオマ腫瘍の治療における組織除去の程度と薬物の層状スパイスの使用について重要な決定を下すとき、外科医は腫瘍の遺伝的プロファイルに大きく依存しています。残念ながら、この情報を入手するには長い時間がかかります。

Yuと彼のチームが実施した研究は、AIを使用してがんの診断と治療を改善するさまざまなイニシアチブの一部です。ランセット腫瘍学の6月号に掲載された編集者では、臓、肺、乳がんのリスクが高い個人を正確に特定する能力のために、特定のシステムの能力が強調されています。